文章目录
一、安装环境
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二、相关资料
三、代码测试
- 下面参数是根据官方印章在线体验的标准参数进行配置,如果跟官方不一致,很多识别情况会有异常。默认只传图片路径,肯定是效果不佳的。
python
from paddlex import create_pipeline
pipeline = create_pipeline(pipeline="seal_recognition")
output = pipeline.predict("test.png",
# pipeline_name:lay_out_detection
# model_name:PP-DocLayout-L
layout_merge_bboxes_mode="union",
layout_unclip_ratio=1.0,
layout_nms=True,
layout_threshold=0.5,
# pipeline_name:doc_preprocessor
# model_name:PP-LCNet_x1_0_doc_ori
use_doc_orientation_classify=False,
# model_name:UVDoc
use_doc_unwarping=False,
# pipeline_name:OCR
# model_name:PP-OCRv4_server_seal_det
seal_det_unclip_ratio=0.5,
seal_det_box_thresh=0.6,
seal_det_thresh=0.2,
seal_det_limit_side_len=736,
seal_det_limit_type="min",
# model_name:PP-OCRv4_server_rec
seal_rec_score_thresh=0,)
for res in output:
res.print()
res.save_to_img("./output_images/")
res.save_to_json("./output_images/")
# 参数解释:
# seal_det_limit_side_len:印章文本检测的图像边长限制
# 解释:对于印章文本检测输入图像的边长限制,对于尺寸较大文本密集的图像,如果希望更精准的识别,应选用更大的尺寸,该参数与【印章文本检测的图像边长限制类型】配合使用。一般最大【长边】适合图像文字较大的场景,最小【短边】适合图像文字小且密集的文档场景使用。
# seal_rec_score_thresh:印章文本识别阈值
# 解释:印章文本检测后的文本框进行文本识别,得分大于该阈值的文本结果会被保留,取值范围为0~1。
# seal_det_unclip_ratio:seal_det_unclip_ratio
# 解释:使用该方法对文字区域进行扩张,该值越大,扩张的面积越大。
# seal_det_box_thresh:印章检测框阈值
# 解释:检测结果边框内,所有像素点的平均得分大于该阈值时,该结果会被认为是文字区域,取值范围为0~1。
# seal_det_thresh:印章文本检测像素阈值
# 解释:输出的概率图中,得分大于该阈值的像素点才会被认为是文字像素点,取值范围为0~1。
# seal_det_limit_side_len:印章文本检测的图像边长限制
# 解释:对于印章文本检测输入图像的边长限制,对于尺寸较大文本密集的图像,如果希望更精准的识别,应选用更大的尺寸,该参数与【印章文本检测的图像边长限制类型】配合使用。一般最大【长边】适合图像文字较大的场景,最小【短边】适合图像文字小且密集的文档场景使用。
# use_doc_unwarping:使用文档扭曲矫正模块(印章不能使用,否则会出现异位)
# 解释:是否使用文档扭曲矫正模块,使用后可以矫正扭曲图片,例如褶皱、倾斜等情况。
# use_doc_orientation_classify:使用文档图像方向分类模块
# 解释:是否使用文档图像方向分类模块,支持 0、90、180、270 度的图片。
# seal_det_limit_type:印章文本检测的图像边长限制类型(要用短边:min/max)
# 解释:【短边】表示保证图像最短边不小于【印章文本检测的图像边长限制】,【长边】表示保证图像最长边不大于【印章文本检测的图像边长限制】。
# layout_nms:版面区域检测NMS后处理
# 解释:版面区域检测模型是否使用NMS后处理。使用后,可以移除嵌套框或交并比较大的。
# layout_unclip_ratio:版面区域检测扩张系数
# 解释:使用该方法对版面各区域进行扩张,该值越大,扩张的面积越大。
# layout_merge_bboxes_mode:版面区域检测的重叠框过滤方式
# 解释:large,small, union分别表示重叠框过滤时选择保留大框,小框还是同时保留。
四、性能测试
| CPU/GPU | 加载模型 | 图片识别 |
|---|---|---|
| GPU | 8s左右 | 第一张1s左右 第二张开始0.2左右 |
| CPU | 8s左右 | 第一张3.8s左右 第二张开始2.3左右 |